Huatuo-Llama-Med-Chinese
基于中文医学知识的指令微调大语言模型
本项目通过对LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom等大语言模型进行指令微调，提升其在医疗问答领域的效果。利用医学知识图谱和文献，结合ChatGPT API构建数据集，开源了包括活字和Bloom在内的多种微调模型。适用于智慧医疗，模型在心肌梗塞、肝胆管结石等疾病的诊断和治疗方案建议方面表现优异，支持个性化微调和应用。
以下是对Huatuo-Llama-Med-Chinese项目的详细介绍文章:
项目概述
Huatuo-Llama-Med-Chinese(本草)是一个基于中文医学知识的大语言模型指令微调项目。该项目由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心健康智能组开发,旨在提高大语言模型在医疗领域的问答效果。
主要特点
多种基础模型
本项目对多种基础大语言模型进行了医学领域的指令微调,包括:
- 活字1.0 - 哈工大基于Bloom-7B开发的中文通用问答模型
- Bloom-7B
- Alpaca-Chinese-7B - 基于LLaMA开发的中文问答模型
- LLaMA-7B
医学知识注入
项目团队基于医学知识图谱、医学文献以及ChatGPT API构建了中文医学指令微调数据集,通过指令微调将医学知识注入到基础模型中。
开源资源
项目开源了经过医学指令微调的多个大语言模型权重,以及部分训练数据集和代码。
模型训练
数据集构建
模型训练数据主要来自两个方面:
-
医学知识库 - 基于公开和自建的中文医学知识库,涵盖疾病、药物、检查指标等信息。
-
医学文献 - 收集了2023年关于肝癌的中文医学文献,利用GPT-3.5围绕文献结论构建多轮问答数据。
训练方法
采用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术对基础模型进行指令微调,在计算资源和模型性能之间取得平衡。
计算资源
基于LLaMA的微调过程在单张A100-80GB显卡上进行,训练10轮约需2小时17分钟。24GB以上显存的显卡可较好支持训练。
模型效果
经过医学知识微调后,模型在医疗问答方面的表现得到显著提升。相比原始的LLaMA和Alpaca模型,本项目的模型能够提供更专业、准确的医学回答。
应用与展望
目前该项目主要面向学术研究,未来计划 进一步完善数据集质量,扩大疾病覆盖范围,并探索将模型应用于实际医疗场景的可能性。
总结
Huatuo-Llama-Med-Chinese项目通过将中文医学知识注入大语言模型,显著提升了模型在医疗领域的问答能力。该项目为中文医疗AI的发展提供了宝贵的开源资源和技术方案。
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